| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 国外研究 | 第10-11页 |
| 1.1.2 国内研究 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.2.1 课题研究目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究的意义 | 第12页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究的内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 第2章 优化项目进度-费用的理论概述 | 第16-26页 |
| 2.1 项目的进度-费用理论 | 第16-20页 |
| 2.1.1 控制项目进度 | 第16页 |
| 2.1.2 项目费用 | 第16-18页 |
| 2.1.3 项目进度-费用优化 | 第18-20页 |
| 2.2 费用与工期进度间的关系 | 第20-21页 |
| 2.3 最近研究成果 | 第21-22页 |
| 2.3.1 资源强度优先调度 | 第21-22页 |
| 2.3.2 遗传模拟退火算法的调度方法 | 第22页 |
| 2.3.3 启发式算法的调度方法 | 第22页 |
| 2.4 优化方法 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 遗传算法下优化高架桥项目进度-费用的方法 | 第26-42页 |
| 3.1 遗传算法概念及构建流程 | 第26-30页 |
| 3.1.1 算法概念 | 第26-28页 |
| 3.1.2 标准遗传算法的构建流程 | 第28-29页 |
| 3.1.3 标准遗传算法中的不足及算法改进 | 第29-30页 |
| 3.2 影响高架桥项目进度的因素 | 第30-34页 |
| 3.2.1 主要因素分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 控制项目成本的目的 | 第31-32页 |
| 3.2.3 项目进度与成本的关系 | 第32-34页 |
| 3.2.4 控制项目成本的关键 | 第34页 |
| 3.3 基于遗传算法优化项目进度-费用的主要研究进展 | 第34-35页 |
| 3.4 优化高架桥项目的调度模型 | 第35-40页 |
| 3.4.1 构建基于项目进度-费用控制的资源库 | 第35-36页 |
| 3.4.2 建立模型的数据结构 | 第36-37页 |
| 3.4.3 遗传算法的编码实现 | 第37-39页 |
| 3.4.4 项目进度优化计算 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 实例验证基于遗传算法高架桥项目进度-费用优化方案 | 第42-62页 |
| 4.1 高架桥项目概述 | 第42-44页 |
| 4.1.1 项目概述 | 第42-43页 |
| 4.1.2 高架桥项目建设目标 | 第43页 |
| 4.1.3 项目的预期进度 | 第43-44页 |
| 4.2 构建项目建设期进度-费用动态优化模型 | 第44页 |
| 4.3 演示进度-费用优化过程 | 第44-49页 |
| 4.3.1 项目进度工序 | 第44-45页 |
| 4.3.2 构建项目度-费用优化网络模型 | 第45-48页 |
| 4.3.3 相关计算分析 | 第48-49页 |
| 4.4 具体的高架桥项目进度-费用优化决策 | 第49-59页 |
| 4.4.1 第一次进行项目进度-费用优化 | 第49-52页 |
| 4.4.2 制定项目进度-费用优化应用决策 | 第52-56页 |
| 4.4.3 第二次项目进度-费用优化 | 第56-59页 |
| 4.5 验证项目进度-费用优化效果 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 结论 | 第62-66页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.1.1 本文工作的优点 | 第62页 |
| 5.1.2 本文工作的不足 | 第62-63页 |
| 5.2 未来展望 | 第63-66页 |
| 5.2.1 展望不足 | 第63页 |
| 5.2.2 未来改进 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目、获奖情况及发明专利等项 | 第72页 |
